日本高校是如何“玩转”教育大数据的？

作者|彭成磊 来源|一读EDU(ID：yidu_edu)

大数据，作为当今最热门的关键词之一，已在一些行业掀起变革的巨浪。

在教育领域中，同样蕴藏着具有应用价值的海量数据。如何有效地利用这些数据，使之转变成有价值的信息、知识，从而监控学习过程、改进学习实践、优化学习效果，辅助教育决策，并提供更好的教学、学习服务，已引起学界的广泛关注。学习分析技术应运而生。

通过调查日本高校在教育大数据方面的研究与应用，笔者发现，日本高校在教育大数据基础设施建设和学习分析技术应用方面走在了前列，值得深思。

京都大学（Kyoto University），是日本以及亚洲乃至全世界著名的顶级综合研究型大学之一。位于京都大学的绪方研究室（Learning and Educational Technologies Research Unit）由绪方宏明教授创立，率先提出“教育数据科学”的概念，专注于教育大数据领域的研究与实践。该实验室提出，一个好的教学与学习环境不仅提供以学习者为中心的学习设计、可以随时随地使用的学习环境，而且还可以在正确的时间、正确的位置提供适当的教学材料和解决方案以及合作学习的机会，即RTRPL（正确的时间和正确的地点学习）。

九州大学是一所本部位于日本福冈县福冈市的顶尖研究型综合国立大学，日本九州地方最高学府。位于九州大学的学习分析中心（Learning Analytics Center）是日本第一个学习分析中心，专注于探索对教育大数据的分析，包括电子书、在线学习、电子产品组合和大学管理系统如何增强“学习和教育”，长期从事教育科研、数据管理，并提供用户支持服务。

自2016年起，这两所大学都参与了一个名为“基于教育大数据进行教与学的云信息基础设施研究”的政府资助项目，这项研究的目的是通过累积课堂内外（正式/非正式）的所有教育/学习活动日志，并将其与年级和课程信息相集成，来建立教育大数据并支持教育/学习，研究和开发云信息基础架构。

这项研究不仅是对传统学习分析的研究，也不只是分析，而是将分析结果立即用于教育和学习领域，以改善教育和学习，在此基础上循环了收集和分析数据以及验证效果的过程。

由于研究成果将广泛应用于中小学高等教育和成人教育，所以这项研究的有效性将得到验证。另外，该项目还包括描述和管理终身学习日志的方法，数据匿名化公开的方法，教育大数据分析与可视化的方法以及促进独立学习的新的教学理论研究。

此外，自2015年起，九州大学在基于ICT（Information，Communications，Technology）的教育中，以各种时间和空间粒度（例如个人，教室，学科和学期），从电子学习系统和数字教材系统异步收集学习和教育日志，形成教育大数据。

在这项研究中，他们实现了一个用于异步大数据的流处理平台，该平台能够以各种时空粒度进行数据建模、更新、监测以及对不完整数据的未来预测。在此基础上，他们将完成一套通过应用各种模式分析技术和媒体处理技术，将有价值的信息反馈到教师和学生门户的系统。

通过分析九州大学构建于教育大数据基础设施中的核心应用，我们发现其集成开发了一套称之为“M2B”的在线教学系统。这个系统包括开源课程管理系统（CMS）Moodle，开源电子档案平台（e-portfolio，学习日志）Mahara，及发布和查看数字教材和材料的平台BookQ/BookRoll。

其中最基础的课程管理系统Moodle实际上是本世纪初的产物，是一个开源课程管理系统（CMS）——也被称为学习管理系统（LMS）或虚拟学习环境（VLE），深受世界各地教育工作者的喜爱。

Mahara则是一个开源的电子文件夹、网络日志、履历表生成器和社会化网络系统，能够联络用户和建立在线学习社区，旨在为用户提供终身学习的工具。

而BookQ/BookRoll其实是一套用来管理和查看数字教材的平台，主要起源于日本高校。

基于M2B的在线教学系统在日本很多高校都得到了广泛应用。相比之下，国内在10年前也有部分高校和中小学使用Moodle进行课程管理，但是持续性不够，这也可能是水土不服的原因。目前，我国国内走出一条自主品牌的道路，主要的在线教学平台包括：教学立方、雨课堂、课堂派、微助教等，不仅具备M2B平台的所有特征，更具备课堂互动。

M2B系统存储课堂内外教育及学习活动的各类数据——涵盖学籍信息、学习内容、学习时间、学习地点、系统操作信息等。同时，整合成绩和课程选修情况等信息，并将数据信息可视化，提供在线学习模型——例如，根据学生的学习进度，掌握学习的内容及时间等信息，推送相关教辅信息；再如，根据学生当前的学习习惯，在总结分析其学习模式后，给予学习指导建议。

该项目的研究表明，与以往教学相比，基于大数据分析的教学通过持续收集和分析学习履历相关数据，可以形成“数据收集—分析—应用”的有效循环；师生可以通过数据分析及时调整教学或学习策略，促进主体性学习，增加课外学习机会；应用大数据分析对师生进行评价的可视化手段，比传统的考核手段更为全面、具体和客观。

学习分析是近年来在教育技术领域内迅速兴起的热点问题，它通过先进的分析方法和工具来预测学习结果，由此诊断学习中发生的问题，以达到优化学习效果的目的。在日本高校，像京都大学和九州大学这样建立学习分析中心的做法很普遍，他们大都通过引入电子课本的方法，在线监测和记录学生学习进程以进行学情分析。但与此同时，学习分析在日本的发展也面临诸多技术挑战和认可度挑战。

教育资源共享是未来社会的发展趋势，学习分析必将在不断讨论中逐步完善，这也为我国的教育信息技术发展提供了新思路。

今年突发的新冠肺炎疫情也创造了一个教学改革的新契机。我们看到，全国大部分高校均依托不同的在线教学平台实施了线上教学，如江苏全省77所本科高校均已全部开展线上教学。

在5月29日南京大学举办的“新常态下如何推进学习革命”教学研讨会上，与会专家们也认为，这场疫情是促进教育技术和课堂教学更好融合的机会，未来的学习场景会发生变革，课堂从传统教室程延伸到了线上和云端。

这样一种全国范围内大规模的在线教学实践推动了广大高校教师的观念转变，有助于消除新一代信息技术应用与传统教学范式之间的二元化对立关系。一个学期的在校教学证明了，基于教育信息化技术的在线教学能够很好地支撑教学、改进教学。

编者按：本文转载自微信公众号：一读EDU（ID：yidu_edu），作者： 彭成磊